まだ納品するファイルで画像モデルを比べる
レイアウト、商品の同一性、参照、ファイルの適合を、同じ案件で画像モデルを比べます。Flare、Sunburst、Nano Banana 2、Seedream 5.0 を含む、正確なモデル版を記録します。
案件が必要とするファイルで画像モデルを比べます。役に立つラウンドは、プロンプト一つ、どの候補も選べるアスペクト比一つ、同じ参照順、そして見て確認できる合格規則です。このページは手順です。点数は、回したあとのメモに属します。
名指しする候補は GPT Image 2.5 Flare、GPT Image 2.5 Sunburst、Nano Banana 2、Seedream 5.0 の各バリアント、そしてこのカタログの外で試すときの FLUX 2 Pro と Qwen-Image-2.0 です。Flare と Sunburst、GPT Image 2.5 の編集ガイド、GPT Image 2 の隣の GPT Image 2.5、Nano Banana 2 の隣の Seedream 5.0 Pro が、それらの製品を説明します。自分で回すラウンドの代わりにはなりません。
候補はモデル id で名指しする
OmniArt では、GPT Image 2.5 Flare（gpt-image-2.5-flare）がデフォルトの画像モデルで、GPT Image 2.5 Sunburst（gpt-image-2.5-sunburst）がその隣にあります。どちらも 1080p、1440p、2160p、品質は低から最高、画像入力は最大16枚、アスペクト比は 1:1、16:9、9:16、3:2、2:3 を掲げます。カタログは Flare を速い日常の生成、Sunburst を精密な生成と編集と書きます。それらはモデルカードのラベルです。ラウンドが確かめるのは、案件がそれらに合うかどうかです。
Nano Banana 2 は gemini-3.1-flash です。512p、1080p、1440p、2160p、画像入力は最大9枚です。Nano Banana（gemini-2.5-flash）、Nano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite、1080p、入力は最大14枚）、Nano Banana Pro（gemini-3.0）は別の登録です。Seedream 5.0 Pro は 1080p と 1440p、参照は最大10枚です。Seedream 5.0 Lite は 1440p、1800p、2160p、参照は最大6枚です。Seedream 4.5 と Seedream 4.0 はより古い id です。「Seedream」や「Nano Banana」だけでは、その実行を名指しできません。
外の名前は自分の行に置く
FLUX 2 Pro はこの公開カタログに現れません。外のテストは、製品名と日付を付けて、自分の行に記録します。登録されたモデル qwen-image は Qwen Image です。720p と 1080p、標準のアスペクト比、シード、画像入力は最大3枚です。ピッカーのその項目は Qwen Image です。Qwen-Image-2.0 は別の名前で、このカタログは登録していません。
プロバイダーのルートはピッカーとは別です。Nano Banana 2 は fal-ai/nano-banana-2 を使います。Qwen Image の確認済み fal-ai/qwen-image ルートは、ピッカーのカードより狭いテキストから画像への対応です。どちらのルート名も版ではありません。
どのモデルも掲げている設定だけを固定する
実際に共有できる設定で候補をまとめます。共有の解像度がなければ、グループを分け、設定が同一だったように見せずに、実際の出力寸法を記録します。GPT Image 2.5 は 4:3 も 21:9 も掲げないので、Flare を含む 4:3 のテストは、すでに案件が二つです。1:1 や 16:9 のような共有のアスペクト比、画像枚数一つ、同じプロンプト文を使います。参照のラウンドは、グループ内でいちばん小さい入力上限で止めます。Flare と Sunburst は16枚、Nano Banana 2 は9枚、Seedream 5.0 Pro は10枚、Seedream 5.0 Lite は6枚、Qwen Image は3枚です。参照10枚に対して3枚は、別の課題です。
五つの案件、合格規則を先に書く
| 案件 | 固定するもの | 合格の基準 |
|---|---|---|
| 二行のラベルカード | プロンプト、正確な語句、共有のアスペクト比、枚数一つ | 二行とも綴りが合い、被写体にかからない |
| 商品写真一枚 | 同じ写真と、同じ "change only the background" の一行 | 色、部品数、シルエットが写真と合う |
| 複数の参照 | 同じ順序と、それぞれへの役割の文 | 割り当てた特徴がすべてまだ見える |
| 納品するフレーム | 宛先のアスペクト比と、最も近い共有の解像度 | 不意のクロップなしで、そのフレームに収まる |
| 版の行 | 生成前に書いた、ピッカー名とモデル id | メモが一つの版を名指しする |
各ファイルを合格規則に照らして読む
納品物に文字があるときはラベルカードを回します。雰囲気より同一性が重要なときは商品写真を回します。残さなければならない入力が一つより多いときは、上の節の上限を使って参照セットを回します。出力が適するかどうかはフレームです。16:9 の静止画は、被写体が正しく見えても、9:16 の置き場には合いません。メモがピッカーの id と一致するとき、版の行は合格です。ファイル名が「2.0」や「Pro」でも、id が別を言う場合を含みます。
OmniArt で始める
画像ワークスペースを開き、表から案件を一つ選び、選べるモデル id ごとに一度複製します。判断する前に、id をファイルのそばに書きます。FLUX 2 Pro や Qwen-Image-2.0 を足すのは、このカタログの外で回した行だけです。その実行があるまで、空欄のままにします。
制作を始めますか？
AIで魅力的なコンテンツを生成しましょう